Sosyal tabanlı sezgisel optimizasyon algoritmalarıyla sınıflandırma kurallarının keşfi

Abstract

Optimizasyon bir işi daha iyi yapma işlemidir. Örneğin optimizasyondaki bir f(x) fonksiyonunda sonuç değerlerini minimum yapacak x değerleri bulmak istenir. Optimizasyon problemlerini çözmek için değişik yöntemler önerilmiştir. Bu yöntemlerden bazılarında doğal süreçlerden esinlenilmiştir. Örnek olarak Karınca Koloni Optimizasyon Algoritması verilebilir. Bazı diğer yöntemlerde de sosyal olaylardan esinlenilmiştir. Sosyal tabanlı yöntemlerin sayısı fazla olmamakla birlikte en çok bilineni tabu arama algoritmasıdır. Son zamanlarda ise araştırmacılar öğretme-öğrenme tabanlı algoritma, Emperyalist Yarışmacı Algoritma ve Parlamenter Optimizasyon Algoritmasını geliştirmişlerdir.Bu tez çalışmasında veri madenciliği, optimizasyon, sezgisel optimizasyon, emperyalist yarışmacı algoritma ve parlamenter optimizasyon algoritması hakkında genel bilgi verilmiştir. Visual C# programında, parlamenter optimizasyon algoritmasına uygun program yazılmıştır. UCI veri ambarından alınan 4 farklı veri tabanı bu programda uygulanmış ve sınıflandırma kuralları elde edilmiştir. Ayrıca elde edilen sonuçlar da WEKA programında elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır.Anahtar Kelimeler: Parlamenter Optimizasyon Algoritması, Veri Madenciliği, Sınıflandırma Kural Keşfi

Optimization is the process of making something better. For example, in an f(x) function in optimization, it is asked for finding x values which make the outcome of the f(x) minimum. Different methods have been proposed for solving optimization problems. Some of these processes have been inspired by natural processes. Ant Colony Optimization Algorithm can be given as an example. Some of the other methods have been inspired by social events. Although the number of social based methods is limited, the most known one is tabu search algorithm. Recently, researchers have developed teaching-learning based algorithm, Imperialist Competitive Algorithm, and Parliamentary Optimization Algorithm.In this thesis study, general information about data mining, optimization, heuristic optimization, imperialist competitive algorithm and parliamentary optimization algorithm is given. A program code compatible to the parliamentary optimization algorithm was written in Visual C#. Four different databases obtained from UCI data warehouse were applied onto this program and classification rules were obtained. Furthermore, the results were compared with the results obtained from WEKA program.Key Words: Parliamentary Optimization Algorithm, Data Mining, Classification Rule Mining